Введение в R

Содержание

Слайд 2

Что такое R? Программное средство для Чтения и манипулирования данными Вычислений

Что такое R?

Программное средство для
Чтения и манипулирования данными
Вычислений
Проведения статистического анализа
Отображения

результатов
Реализация языка S – языка для манипулирования объектами
Среда программирования
R – это среда программирования для анализа данных и графики. Язык изначально был создан Ross Ihaka и Robert Gentleman на кафедре статистики в университете Окленда. Сейчас множество людей развивают этот язык.
Платформа для разработки и внедрения новых алгоритмов. R предоставляет платформу для разработки новых алгоритмов и передачи методов. Это может быть достигнуто тремя путями:
Функции, которые используют существующие в R алгоритмы
Функции, которые вызывают процедуры, написанные на C или Fortran
Создание пакетов, содержащих код для обобщения и представления данных, вывода их на печать или в виде графиков
Слайд 3

Где взять R Последняя копия Последняя копия R может быть скачана

Где взять R

Последняя копия
Последняя копия R может быть скачана с вебсайта

CRAN (Comprehensive R Archive Network) : http://lib.stat.cmu.edu/R/CRAN/.
R Packages
пакеты R также могут быть скачаны с этого сайта, или могут идти вместе с R. Список пакетов с их кратким описанием также можно найти на сайте.
Документация, руководство пользователя, книги
Тоже на этом сайте
Слайд 4

Команды языка R В R все команды записываются в файл .Rhistory.

Команды языка R

В R все команды записываются в файл .Rhistory. Команды

можно вызывать повторно, в отличие от MatLab. Чтобы убедиться в сохранении истории команд, можно явно воспользоваться функцией savedhistory(). История команд, использованных во время предыдущей сессии, может быть вызвана с помощью функции loadhistory(). Предыдущие команды вызываются клавишами ↑ и ↓.
Слайд 5

Объекты R По умолчанию R создает объекты в памяти и сохраняет

Объекты R

По умолчанию R создает объекты в памяти и сохраняет их

в единственный файл .Rdata. Объекты R автоматически сохраняются в этот файл. Пакеты загружаются в текущей сессии R.
Слайд 6

Выход из R Команда q() Или просто закрыть окно. При этом будет предложено сохранить сессию.

Выход из R

Команда q()
Или просто закрыть окно. При этом будет предложено

сохранить сессию.
Слайд 7

Инсталляция пакетов R Инсталлировать пакет в R можно с помощью меню

Инсталляция пакетов R

Инсталлировать пакет в R можно с помощью меню Packages/Install

Packages. При этом будет предложено выбрать сайт для инсталляции. После инсталляции пакеты можно загружать в R с помощью Packages/Load Package.
Слайд 8

Язык R Базовый синтаксис

Язык R

Базовый синтаксис

Слайд 9

Ввод команд в R По умолчанию место для ввода команды в

Ввод команд в R

По умолчанию место для ввода команды в R

обозначается знаком >:
> 5+2
[1] 7
Если команда синтаксически неполная, появляется знак продолжения +:
> 8+3*
+ 5
[1] 23
Оператор присваивания – левая стрелка <-:
> a<-4+5
> a
[1] 9
Слайд 10

Ввод команд в R Последнее выражение можно получить с помощью внутреннего

Ввод команд в R

Последнее выражение можно получить с помощью внутреннего объекта

.Last.value:
> value<-.Last.value
> value
[1] 9
Функции rm() или remove() используются для удаления объектов из рабочей директории:
> rm(value)
> value
Ошибка: объект 'value' не найден
Слайд 11

Имена в R Имена в R могут быть любыми комбинациями букв,

Имена в R

Имена в R могут быть любыми комбинациями букв, цифр

и точек, но они не могут начинаться с цифры. R чувствителен к регистру.
Нужно избегать использования имен встроенных функций в качестве объектов. Для этого желательно проверять содержание объекта, который вы хотите использовать.
> value
Ошибка: объект 'value' не найден
> T
[1] TRUE
> t
function (x)
UseMethod("t")


Слайд 12

Использование пробелов R игнорирует лишние пробелы между именами объектов и операторами:

Использование пробелов

R игнорирует лишние пробелы между именами объектов и операторами:
> value

<- 2 * 4
> value
[1] 8
Но в операторе присваивания нельзя использовать пробел между < и -.
Количество пробелов в выражениях, стоящих в кавычках, существенно:
> value<-"Hello"
> value1<-" Hello"
> value==value1
[1] FALSE
Слайд 13

Справка Вызов справки по функции, объекту или оператору осуществляется следующими командами:

Справка

Вызов справки по функции, объекту или оператору осуществляется следующими командами:
>?function
>help(function)
или вызовом

меню Help в R.
Вызов справки по какой-либо теме осуществляется командой >help.search("topic"), например:
> help.search("linear regression")
Слайд 14

Типы данных В R есть четыре атомарных типа данных Numeric >

Типы данных

В R есть четыре атомарных типа данных
Numeric > value <- 605 >

value [1] 605
Character > string <- "Hello World« > string [1] "Hello World«
Logical > 2 < 4 [1] TRUE
Complex number > cn <- 2 + 3i > cn [1] 2+3i
Слайд 15

Атрибуты объекта Атрибуты важны при манипулировании объектами. У всех объектов есть

Атрибуты объекта

Атрибуты важны при манипулировании объектами. У всех объектов есть два

атрибута -- mode и length.
> mode(value)
[1] "numeric"
> length(value)
[1] 1
> mode(string)
[1] "character"
> length(string)
[1] 1
> mode(2<4)
[1] "logical"
> mode(cn)
[1] "complex"
> length(cn)
[1] 1
> mode(sin)
[1] "function"
Объекты NULL – это пустые объекты без присвоенного mode. Их длина равна нулю.
> names(value)
[1] NULL
Слайд 16

Пропущенные значения Во многих практических примерах некоторые элементы данных могут быть

Пропущенные значения

Во многих практических примерах некоторые элементы данных могут быть неизвестны,

следовательно, им будет присвоено пропущенное значение. Код для пропущенных значений это NA. Он указывает на то, что значение элемента объекта неизвестно. Каждая операция над NA дает результат NA.
Функция is.na() может быть использована для проверки пропущенных значений в объекте.
> value <- c(3,6,23,NA)
> is.na(value)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE
> any(is.na(value))
[1] TRUE
> na.omit(value)
[1] 3 6 23
> attr(,"na.action")
[1] 4
> attr(,"class")
[1] "omit"
Слайд 17

Неопределенные и бесконечные значения Бесконечные и неопределенные значения (Inf, -Inf and

Неопределенные и бесконечные значения

Бесконечные и неопределенные значения (Inf, -Inf and NaN)

могут быть протестированы с помощью функций is.finite, is.infinite, is.nan и is.number аналогичным образом.
Эти значения можно получить, например, при делении на 0 или взятии логарифма от 0.
> value1 <- 5/0
> value2 <- log(0)
> value3 <- 0/0
> cat("value1 = ",value1," value2 = ",value2,
" value3 = ",value3,"\n")
value1 = Inf value2 = -Inf value3 = NaN
Слайд 18

Арифметические операторы

Арифметические операторы

Слайд 19

Операторы сравнения

Операторы сравнения

Слайд 20

Логические операторы

Логические операторы

Слайд 21

Распределения и симуляция В R есть множество распределений для симуляции данных,

Распределения и симуляция

В R есть множество распределений для симуляции данных, нахождения

квантилей, вероятностей и функций плотности. Менее распространенные распределения находятся в специальных пакетах.
Примеры распределений вероятности:
Слайд 22

Распределения и симуляция В R каждое в имени каждого распределения используется

Распределения и симуляция

В R каждое в имени каждого распределения используется префикс,

обозначающий, нужно ли использовать вероятность, квантиль, функцию плотности или случайное значение. Ниже показаны все возможные префиксы:
p: вероятности (функции распределения)
q: квантили (процентные точки)
d: функции плотности (вероятности для дискретных случайных величин)
r: случайные (или симулированные) значения.
Следующий пример показывает, как можно симулировать данные из нормального распределения, используя функция rnorm.
Слайд 23

Пример norm.vals1 norm.vals2 norm.vals3 norm.vals4 # set up plotting region par(mfrow=c(2,2))

Пример

norm.vals1 <- rnorm(n=10)
norm.vals2 <- rnorm(n=100)
norm.vals3 <- rnorm(n=1000)
norm.vals4 <- rnorm(n=10000)
# set up

plotting region
par(mfrow=c(2,2))
hist(norm.vals1,main="10 RVs")
hist(norm.vals2,main="100 RVs")
hist(norm.vals3,main="1000 RVs")
hist(norm.vals4,main="10000 RVs")
Слайд 24

Гистограммы

Гистограммы

Слайд 25

Интерпретация результатов С ростом размера выборки форма распределения становится больше похожа

Интерпретация результатов

С ростом размера выборки форма распределения становится больше похожа на

нормальное распределение. Про объект norm.vals1 трудно сказать, что он был сгенерирован из нормального распределения с мат.ожиданием 0 и СКО 1. Если посмотреть на суммарную статистику этого объекта, то увидим, что его мат. ожидание и СКО не близки к 0 и 1 соответственно.
> c(mean(norm.vals1),sd(norm.vals1))
[1] 0.2461831 0.7978427
Посчитаем МО и СКО объекта norm.vals4, сгенерированного 10,000 случайных значений из распределения N(0, 1):
> c(mean(norm.vals4),sd(norm.vals4))
[1] 0.004500385 1.013574485
Для больших симуляций, результат будет еще ближе:
> norm.vals5 <- rnorm(n=1000000)
> c(mean(norm.vals5),sd(norm.vals5))
[1] 0.0004690608 0.9994011738
Слайд 26

Центральная предельная теорема При приближении размера n выборки, взятой из популяции

Центральная предельная теорема

При приближении размера n выборки, взятой из популяции с

математическим ожиданием μ и дисперсией σ2, к бесконечности, статистические оценки выборочного распределения будут сходится к рассматриваемым теоретическим распределениям.
Слайд 27

Объекты R

Объекты R

Слайд 28

Объекты данных в R Четыре наиболее часто используемых типа объектов данных

Объекты данных в R

Четыре наиболее часто используемых типа объектов данных в

R – это векторы, матрицы, блоки данных и списки.
Вектор – набор элементов одинакового вида (mode), логических, численных (integer или double), комплексных, символьных или списков.
Матрица это множество элементов, представленных в виде строк и столбцов, где все элементы одного вида (mode), логических, численных (integer или double), комплексных или символьных.
Блок данных – то же самое, что и матрица, но колонки могут быть разных видов.
Список – это обобщение вектора, представляющее собой коллекцию объектов данных.
Слайд 29

Создание векторов Функция c Самый простой способ создать вектор – конкатенация

Создание векторов

Функция c
Самый простой способ создать вектор – конкатенация с помощью

функции c, связывающей вместе символьные, численные или логические элементы.
> value.num <- c(3,4,2,6,20)
> value.char <- c("koala","kangaroo","echidna")
> value.logical.1 <- c(F,F,T,T)
# or
> value.logical.2 <- c(FALSE,FALSE,TRUE,TRUE)
Для логических векторов TRUE и FALSE – логические значения, а T и F – переменные с такими значениями.
Слайд 30

Создание векторов Функции rep и seq Функция rep реплицирует элементы векторов.

Создание векторов

Функции rep и seq
Функция rep реплицирует элементы векторов. Например,
> value

<- rep(5,6)
> value
[1] 5 5 5 5 5 5
Функция seq создает регулярную последовательность значений, формирующих вектор.
> seq(from=2,to=10,by=2)
[1] 2 4 6 8 10
> seq(from=2,to=10,length=5)
[1] 2 4 6 8 10
> 1:5
[1] 1 2 3 4 5
> seq(along=value)
[1] 1 2 3 4 5 6
Слайд 31

Создание векторов Комбинирование функций c, rep и seq > value >

Создание векторов

Комбинирование функций c, rep и seq
> value <- c(1,3,4,rep(3,4),seq(from=1,to=6,by=2))
>

value
[1] 1 3 4 3 3 3 3 1 3 5
Элементы вектора должны быть одного вида. Команда
> c(1:3,"a","b","c")
выдаст сообщение об ошибке.
Слайд 32

Создание векторов Функция scan Функция scan используется для ввода данных с

Создание векторов

Функция scan
Функция scan используется для ввода данных с клавиатуры.


Также данные могут считываться из файлов.
Пример считывания данных с клавиатуры:
> value <- scan()
1: 3 4 2 6 20
6:
> value
[1] 3 4 2 6 20
Слайд 33

Основные вычисления с численными векторами Вычисления над векторами производятся поэлементно. При

Основные вычисления с численными векторами

Вычисления над векторами производятся поэлементно. При выполнении

арифметических операций над векторами, один из которых короче другого, более короткий вектор используется повторно.
> x <- runif(10)
> x
[1] 0.3565455 0.8021543 0.6338499 0.9511269
[5] 0.9741948 0.1371202 0.2457823 0.7773790
[9] 0.2524180 0.5636271
> y <- 2*x + 1 # recycling short vectors
> y
[1] 1.713091 2.604309 2.267700 2.902254 2.948390
[6] 1.274240 1.491565 2.554758 1.504836 2.127254
Слайд 34

Пример > z > z [1] -0.69326707 0.75794573 0.20982940 1.24310440 [5]

Пример

> z <- (x-mean(x))/sd(x)
> z
[1] -0.69326707 0.75794573 0.20982940 1.24310440
[5] 1.31822981

-1.40786896 -1.05398941 0.67726018
[9] -1.03237897 -0.01886511
> mean(z)
[1] -1.488393e-16
> sd(z)
[1] 1
Слайд 35

Функции, которые дают результат такой же длины

Функции, которые дают результат такой же длины

Слайд 36

Функции, результатом которых является число

Функции, результатом которых является число

Слайд 37

Создание матриц Функции dim и matrix Функция dim может использоваться для

Создание матриц

Функции dim и matrix
Функция dim может использоваться для конвертации вектора

в матрицу
> value <- rnorm(6)
> dim(value) <- c(2,3)
> value
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.7093460 -0.8643547 -0.1093764
[2,] -0.3461981 -1.7348805 1.8176161
Чтобы конвертировать назад в вектор, надо опять применить функцию dim.
dim(value) <- NULL
Или можно использовать функцию matrix
> matrix(value,2,3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.7093460 -0.8643547 -0.1093764
[2,] -0.3461981 -1.7348805 1.8176161
Если хотим заполнять по строкам
> matrix(value,2,3,byrow=T)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.709346 -0.3461981 -0.8643547
[2,] -1.734881 -0.1093764 1.8176161
Слайд 38

Создание матриц Функции rbind и cbind Чтобы привязать строку к уже

Создание матриц

Функции rbind и cbind
Чтобы привязать строку к уже существующей

матрице, используется функция rbind
> value <- matrix(rnorm(6),2,3,byrow=T)
> value2 <- rbind(value,c(1,1,2))
> value2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.5037181 0.2142138 0.3245778
[2,] -0.3206511 -0.4632307 0.2654400
[3,] 1.0000000 1.0000000 2.0000000
Чтобы привязать столбец к уже существующей матрице, используется функция cbind
> value3 <- cbind(value2,c(1,1,2))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.5037181 0.2142138 0.3245778 1
[2,] -0.3206511 -0.4632307 0.2654400 1
[3,] 1.0000000 1.0000000 2.0000000 2
Слайд 39

Функция data.frame Функция data.frame конвертирует матрицу или коллекцию векторов в блок

Функция data.frame

Функция data.frame конвертирует матрицу или коллекцию векторов в блок

данных
> value3 <- data.frame(value3)
> value3
X1 X2 X3 X4
1 0.5037181 0.2142138 0.3245778 1
2 -0.3206511 -0.4632307 0.2654400 1
3 1.0000000 1.0000000 2.0000000 2
В другом примере соединим две колонки данных вместе.
> value4 <- data.frame(rnorm(3),runif(3))
> value4
rnorm.3. runif.3.
1 -0.6786953 0.8105632
2 -1.4916136 0.6675202
3 0.4686428 0.6593426
Слайд 40

Блоки данных Имена строк и столбцов в блоке данных создаются по

Блоки данных

Имена строк и столбцов в блоке данных создаются по умолчанию,

но их можно поменять, используя функции names и row.names. Посмотрим названия строк и столбцов блока данных:
> names(value3)
[1] "X1" "X2" "X3" "X4"
> row.names(value3)
[1] "1" "2" "3"
Другие метки можно присвоить следующим образом:
> names(value3) <- c("C1","C2","C3","C4")
> row.names(value3) <- c("R1","R2","R3")
Также можно определять имена с помощью самой функции data.frame.
> data.frame(C1=rnorm(3),C2=runif(3),row.names=c("R1","R2","R3")
C1 C2
R1 -0.2177390 0.8652764
R2 0.4142899 0.2224165
R3 1.8229383 0.5382999
Слайд 41

Доступ к элементам векторов и матриц через индексирование Индексирование может осуществляться

Доступ к элементам векторов и матриц через индексирование

Индексирование может осуществляться через
Вектор

положительных чисел, чтобы указывать включение
Вектор отрицательных чисел, чтобы указывать включение
Вектор логических значений, чтобы указывать, какие элементы нужны, а какие нет
Вектор имен, если у объекта есть атрибут names
В последнем случае, если справа стоит нулевой индекс, элементы не выбираются. Если нулевой индекс появляется слева, не происходит присваивание.
Слайд 42

Индексирование векторов Создаем случайный набор значений от 1 до 5 из

Индексирование векторов

Создаем случайный набор значений от 1 до 5 из 20

элементов, определяем, какие элементы равны 1.
> x <- sample(1:5, 20, rep=T)
> x
[1] 3 4 1 1 2 1 4 2 1 1 5 3 1 1 1 2 4 5 5 3
> x == 1
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
[10] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
[19] FALSE FALSE
ones <- (x == 1) # parentheses unnecessary
Заменим единицы нулями и сохраним значения большие 1 в объект y.
> x[ones] <- 0
> x
[1] 3 4 0 0 2 0 4 2 0 0 5 3 0 0 0 2 4 5 5 3
> others <- (x > 1) # parentheses unnecessary
> y <- x[others]
> y
[1] 3 4 2 4 2 5 3 2 4 5 5 3
Следующая команда возвращает позиции элементов вектора x, больших 1
that is greater than 1.
> which(x > 1)
[1] 1 2 5 7 8 11 12 16 17 18 19 20
Слайд 43

Индексирование блоков данных Блоки данных индексируются или через строки и столбцы

Индексирование блоков данных

Блоки данных индексируются или через строки и столбцы с

использованием специального имени, которое соответствует строке или столбцу, или с использованием номеров. below.
Индексирование по столбцу:
> value3
C1 C2 C3 C4
R1 0.5037181 0.2142138 0.3245778 1
R2 -0.3206511 -0.4632307 0.2654400 1
R3 1.0000000 1.0000000 2.0000000 2
> value3[, "C1"] <- 0
> value3
C1 C2 C3 C4
R1 0 0.2142138 0.3245778 1
R2 0 -0.4632307 0.2654400 1
R3 0 1.0000000 2.0000000 2
Слайд 44

Индексирование блоков данных Индексирование по строке: > value3["R1", ] > value3

Индексирование блоков данных

Индексирование по строке:
> value3["R1", ] <- 0
> value3
C1 C2

C3 C4
R1 0 0.0000000 0.0000000 0
R2 0 -0.4632307 0.2654400 1
R3 0 1.0000000 2.0000000 2
> value3[] <- 1:12
> value3
C1 C2 C3 C4
R1 1 4 7 10
R2 2 5 8 11
R3 3 6 9 12
Слайд 45

Индексирование блоков данных Чтобы получить доступ к первым двум строкам матрицы

Индексирование блоков данных

Чтобы получить доступ к первым двум строкам матрицы или

блока данных:
> value3[1:2,]
C1 C2 C3 C4
R1 1 4 7 10
R2 2 5 8 11
Чтобы получить доступ к первым двум столбцам матрицы или блока данных:
> value3[,1:2]
C1 C2
R1 1 4
R2 2 5
R3 3 6
Чтобы получить доступ к элементам со значением больше 5:
> as.vector(value3[value3>5])
[1] 6 7 8 9 10 11 12
Слайд 46

Создание списков Списки создаются с помощью функции list. Могут включать элементы

Создание списков

Списки создаются с помощью функции list. Могут включать элементы различных

видов, длины и размера
> L1 <- list(x = sample(1:5, 20, rep=T),
y = rep(letters[1:5], 4), z = rpois(20, 1))
> L1
$x
[1] 2 1 1 4 5 3 4 5 5 3 3 3 4 3 2 3 3 2 3 1
$y
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "a" "b" "c" "d" "e" "a" "b“
[13] "c" "d" "e" "a" "b" "c" "d" "e"
$z
[1] 1 3 0 0 3 1 3 1 0 1 2 2 0 3 1 1 0 1 2 0
- Предыдущая
Патио. План благоустройства
Следующая -
Перегородки. Виды перегородок

Похожие презентации

Даниил Иванович Хармс
ПАТОГЕННЫЕ КОККИ
Родительское собрание «Учим детей мыслить» « Мы сильно заблуждаемся, если думаем, что жизнь ребёнка в школьном возрасте вся прина
Финансовые показатели
Мой любимый вид спорта - художественная гимнастика
Международные организации мира
Презентация на тему "Предмет и методы патофизиологии" - скачать презентации по Медицине
Хроническая болезнь почек
Dary Ducha Świętego
Презентация "Метод ассоциаций как средство исследования отношения выпускников школы к социальным понятиям" - скачать презен
Нейронные сети
Толковый тариф Д.И.Менделеева Работу выполнили студентки группы Ю104 Соловьенко Карина и Стрельникова Елена
Методические рекомендации по проведению практических занятий со студентами, обучающимися по магистерским программам _
Тестирование аэробной мощности у спортсменов
Игра по правилам дорожного движения Колесо истории
Neural network training pipeline and architecture
Алгоритмы. Этапы решения задач
Аппаратно-компьютерные медицинские системы
Право и суверенитет
Земляные работы. Фундаменты
Продовольственная безопасность Японии Презентацию подготовил Кузнецов Павел
Політологія як наука і навчальна дисципліна
Политика как предмет политологии. Функции и методы политологии
Инжекторный ДВС
Программа элективного курса «Основы фитодизайна»
Презентация Философия Древнего Мира
Сила Трения
Имя существительное - презентация для начальной школы_
Вы можете прислать нам Вашу презентацию и мы опубликуем ее на сайте.
Обратная связь
Для правообладателей
Email: Нажмите что бы посмотреть